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量化交易

量化交易(Quantitative Trading)

目錄

  • 1 什麼是量化交易
  • 2 量化交易的優勢
  • 3 量化交易的風險性[1]
  • 4 參考文獻

什麼是量化交易

  量化交易是指藉助現代統計學和數學的方法,利用電腦技術來進行交易的證券投資方式。量化交易從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,用數量模型驗證及固化這些規律和策略,然後嚴格執行已固化的策略來指導投資,以求獲得可以持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。

  量化交易起源於上世紀七十年代的股票市場,之後迅速發展和普及,尤其是在期貨交易市場,程式化逐漸成為主流。有數據顯示,國外成熟市場期貨程式化交易已占據總交易量的70%-80%,而國內則剛剛起步。手工交易中交易者的情緒波動等弊端越來越成為盈利的障礙,而程式化交易天然而成的精準性、100%執行率則為它的盈利帶來了優勢。

量化交易的優勢

詹姆斯·西蒙斯,量化交易的代表人物
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詹姆斯·西蒙斯,量化交易的代表人物

  1. 嚴格的紀律性

  量化交易有著嚴格的紀律性,這樣做可以剋服人性的弱點,如貪婪、恐懼、僥幸心理,也可以剋服認知偏差。一個好的投資方法應該是一個“透明的盒子”。我們的每一個決策都是有理有據的,特別是有數據支持的。如果有人質問我,某年某月某一天,你為什麼購買某支股票

的化,我會打開量化交易系統,系統會顯示出當時被選擇的這隻股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、資金上、買賣時機上的綜合評價情況,而且這個評價是非常全面的,比普通投資者拍腦袋或者簡單看某一個指標買賣更具有說服力。

  2. 完備的系統性

  完備的系統性具體表現為“三多”。首先表現在多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型;其次是多角度,量化交易的核心投資思想包括巨集觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;再者就是多數據,就是海量數據的處理。人腦處理信息的能力是有限的,當一個資本市場只有100只股票,這對定性投資基金經理是有優勢的,他可以深刻分析這100家公司。但在一個很大的資本市場,比如有成千上萬隻股票的時候,強大的定量化交易的信息處理能力能反映它的優勢,能捕捉更多的投資機會,拓展更大的投資機會。

  3. 妥善運用套利的思想

  量化交易正是在找估值窪地,通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定性投資大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業,那個股票是可以翻倍的股票;與定性投資不同,量化交易大部分精力花在分析哪裡是估值窪地,哪一個品種被低估了,買入低估的,賣出高估的。

  4. 靠概率取勝

  這表現為兩個方面,一是定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重覆的歷史規律並且加以利用。二是在股票實際操作過程中,運用概率分析,提高買賣成功的概率和倉位控制。

量化交易的風險性[1]

  首先是一二級市場“級差”風險,其次是交易員操作風險,最後是系統軟體的風險。

  一二級市場的“級差”是整個套利交易的核心。在現有規則下,ETF套利模式分為兩種:一種是通過購買一攬子股票,按照兌換比例在一級市場換得相應的ETF份額,然後在二級市場上將ETF賣出;另一種則與前者相反,是在二級市場上購買ETF份額,通過兌換比例換得相應數量的股票,然後在二級市場賣出股票。交易的順序視股票價格、兌換比例、ETF份額交易價格的變動而決定。

  由於股價的變動,ETF套利級差轉瞬即逝,因此紛繁複雜的計算過程,目前業內由電腦完成,交易員通過設定計算程式並按照結果決定策略,又或者完全自動讓系統在出現套利空間時自動交易,後者便稱之為程式化交易。

  又因為套利的空間非常小,通常只有萬分之幾,因此套利交易為了獲取適中的收益,參與的資金量都比較大。如果交易員把握不當順序做反,則投資將出現虧損,這便是級差風險。而為了控制這樣的人為風險

,券商一般提倡自動化交易,方向由電腦把握,交易員輸入交易數量即可。

  第二種風險是交易員操作失誤,比如光大這次的烏龍指事件,有可能是交易員在輸入數量的時候出現了失誤。這同時也牽扯到第三種風險,系統軟體風險,每個交易員在系統中都有相應的交易許可權,包括數量、金額。光大本次涉及的金額坊間一度傳聞為70億元,而數量如此巨大的金額是如何繞過系統許可權完成交易的?這個問題的暴露,也導致業內質疑光大風控並未做足。

參考文獻

  1. ↑ 張雲.光大烏龍背後的量化交易三大風險.一財網.2013-08-17